بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با روش‌های Ensemble در پایتون

قیمت فعلی: ۸۹۹,۰۰۰ ۲۶۹,۷۰۰ تومان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با روش‌های Ensemble در پایتون 🚀

یادگیری ماشین همیشه با چالش انتخاب بهترین مدل همراهه! اما چرا فقط از یک مدل استفاده کنیم وقتی می‌تونیم قدرت چندین مدل رو ترکیب کنیم؟ اینجا دقیقاً جاییه که متدهای Ensemble به کمکمون میان.

چرا این دوره براتون مفیده؟ 🤔

تو این ...

بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با روش‌های Ensemble در پایتون 🚀

یادگیری ماشین همیشه با چالش انتخاب بهترین مدل همراهه! اما چرا فقط از یک مدل استفاده کنیم وقتی می‌تونیم قدرت چندین مدل رو ترکیب کنیم؟ اینجا دقیقاً جاییه که متدهای Ensemble به کمکمون میان.

چرا این دوره براتون مفیده؟ 🤔

تو این دوره یاد می‌گیرید چطور با ترکیب هوشمندانه مدل‌های مختلف، دقت پیش‌بینی‌هاتون رو به شکل محسوسی افزایش بدید. از Random Forest گرفته تا XGBoost و LightGBM - همه‌شون رو عملی کار می‌کنیم.

چیزی که قراره یاد بگیرید: - مبانی تئوری Ensemble Learning و فلسفه پشتش - پیاده‌سازی Bagging و Boosting در پایتون - کار با کتابخانه‌های محبوب مثل scikit-learn و CatBoost - تکنیک‌های پیشرفته مثل Stacking و Blending - بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی برای پروژه‌های واقعی

این مهارت ها کجا به دردتون میخوره؟ 💼

برای دانشجوهایی که قصد دارن: - توی مسابقات Kaggle شرکت کنن - پروژه‌های پایان‌نامه قوی‌تری داشته باشن - شانس استخدامشون رو افزایش بدن - مدل‌های پایدارتر و قابل اعتمادتری بسازن

مشخصات دوره 📋

فصل‌های دوره شامل مباحث پایه تا پیشرفته هستن و هر مبحث با مثال‌های عملی همراه شده. مثلاً یاد می‌گیرید چطور با Voting Classifier دقت مدلتون رو 15% افزایش بدید! 📈

یه نکته جالب: توی اکثر مسابقات داده‌کاوی معتبر، برنده‌ها از ترکیب چندین مدل استفاده می‌کنن. این دوره دقیقاً همون مهارتی رو آموزش میده که توی دنیای واقعی نتیجه میده.

با تخفیف ویژه فعلی، فرصت مناسبی برای یادگیری این مهارت ارزشمند فراهم شده. 🎯